Python的Tornado框架的异步任务与AsyncHTTPClient
高性能服务器Tornado
Python的web框架名目繁多，各有千秋。正如光荣属于希腊，伟大属于罗马。Python的优雅结合WSGI的设计，让web框架接口实现千秋一统。WSGI 把应用（Application）和服务器（Server）结合起来。Django 和 Flask 都可以结合 gunicon 搭建部署应用。
与 django 和 flask 不一样，tornado 既可以是 wsgi 应用，也可以是 wsgi 服务。当然，选择tornado更多的考量源于其单进程单线程异步IO的网络模式。高性能往往吸引人，可是有不少朋友使用之后会提出疑问，tornado号称高性能，实际使用的时候却怎么感受不到呢？
实际上，高性能源于Tornado基于Epoll（unix为kqueue）的异步网络IO。因为tornado的单线程机制，一不小心就容易写出阻塞服务（block）的代码。不但没有性能提高，反而会让性能急剧下降。因此，探索tornado的异步使用方式很有必要。
Tornado 异步使用方式
简而言之，Tornado的异步包括两个方面，异步服务端和异步客户端。无论服务端和客户端，具体的异步模型又可以分为回调（callback）和协程（coroutine）。具体应用场景，也没有很明确的界限。往往一个请求服务里还包含对别的服务的客户端异步请求。
服务端异步方式
服务端异步，可以理解为一个tornado请求之内，需要做一个耗时的任务。直接写在业务逻辑里可能会block整个服务。因此可以把这个任务放到异步处理，实现异步的方式就有两种，一种是yield挂起函数，另外一种就是使用类线程池的方式。请看一个同步例子：
class SyncHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self, *args, **kwargs):
# 耗时的代码
os.system("ping -c 2 www.google.com")
self.finish('It works')
使用ab测试一下：
ab -c 5 -n 5 http://127.0.0.1:5000/sync
Server Software: TornadoServer/4.3 Server Hostname: 127.0.0.1 Server Port: 5000 Document Path: /sync Document Length: 5 bytes Concurrency Level: 5 Time taken for tests: 5.076 seconds Complete requests: 5 Failed requests: 0 Total transferred: 985 bytes HTML transferred: 25 bytes Requests per second: 0.99 [#/sec] (mean) Time per request: 5076.015 [ms] (mean) Time per request: 1015.203 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 0.19 [Kbytes/sec] received
qps 仅有可怜的 0.99，姑且当成每秒处理一个请求吧。
下面祭出异步大法：
class AsyncHandler(tornado.web.RequestHandler):
@tornado.web.asynchronous
@tornado.gen.coroutine
def get(self, *args, **kwargs):
tornado.ioloop.IOLoop.instance().add_timeout(1, callback=functools.partial(self.ping, 'www.google.com'))
# do something others
self.finish('It works')
@tornado.gen.coroutine
def ping(self, url):
os.system("ping -c 2 {}".format(url))
return 'after'
尽管在执行异步任务的时候选择了timeout 1秒，主线程的返回还是很快的。ab压测如下：
Document Path: /async Document Length: 5 bytes Concurrency Level: 5 Time taken for tests: 0.009 seconds Complete requests: 5 Failed requests: 0 Total transferred: 985 bytes HTML transferred: 25 bytes Requests per second: 556.92 [#/sec] (mean) Time per request: 8.978 [ms] (mean) Time per request: 1.796 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 107.14 [Kbytes/sec] received
上述的使用方式，通过tornado的IO循环，把可以把耗时的任务放到后台异步计算，请求可以接着做别的计算。可是，经常有一些耗时的任务完成之后，我们需要其计算的结果。此时这种方式就不行了。车道山前必有路，只需要切换一异步方式即可。下面使用协程来改写：
class AsyncTaskHandler(tornado.web.RequestHandler):
@tornado.web.asynchronous
@tornado.gen.coroutine
def get(self, *args, **kwargs):
# yield 结果
response = yield tornado.gen.Task(self.ping, ' www.google.com')
print 'response', response
self.finish('hello')
@tornado.gen.coroutine
def ping(self, url):
os.system("ping -c 2 {}".format(url))
return 'after'
可以看到异步在处理，而结果值也被返回了。
Server Software: TornadoServer/4.3 Server Hostname: 127.0.0.1 Server Port: 5000 Document Path: /async/task Document Length: 5 bytes Concurrency Level: 5 Time taken for tests: 0.049 seconds Complete requests: 5 Failed requests: 0 Total transferred: 985 bytes HTML transferred: 25 bytes Requests per second: 101.39 [#/sec] (mean) Time per request: 49.314 [ms] (mean) Time per request: 9.863 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 19.51 [Kbytes/sec] received
qps提升还是很明显的。有时候这种协程处理，未必就比同步快。在并发量很小的情况下，IO本身拉开的差距并不大。甚至协程和同步性能差不多。例如你跟博尔特跑100米肯定输给他，可是如果跟他跑2米，鹿死谁手还未定呢。
yield挂起函数协程，尽管没有block主线程，因为需要处理返回值，挂起到响应执行还是有时间等待，相对于单个请求而言。另外一种使用异步和协程的方式就是在主线程之外，使用线程池，线程池依赖于futures。Python2需要额外安装。
下面使用线程池的方式修改为异步处理：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
class FutureHandler(tornado.web.RequestHandler):
executor = ThreadPoolExecutor(10)
@tornado.web.asynchronous
@tornado.gen.coroutine
def get(self, *args, **kwargs):
url = 'www.google.com'
tornado.ioloop.IOLoop.instance().add_callback(functools.partial(self.ping, url))
self.finish('It works')
@tornado.concurrent.run_on_executor
def ping(self, url):
os.system("ping -c 2 {}".format(url))
再运行ab测试：
Document Path: /future Document Length: 5 bytes Concurrency Level: 5 Time taken for tests: 0.003 seconds Complete requests: 5 Failed requests: 0 Total transferred: 995 bytes HTML transferred: 25 bytes Requests per second: 1912.78 [#/sec] (mean) Time per request: 2.614 [ms] (mean) Time per request: 0.523 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 371.72 [Kbytes/sec] received
qps瞬间达到了1912.78。同时，可以看到服务器的log还在不停的输出ping的结果。
想要返回值也很容易。再切换一下使用方式接口。使用tornado的gen模块下的with_timeout功能（这个功能必须在tornado>3.2的版本）。
class Executor(ThreadPoolExecutor):
_instance = None
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not getattr(cls, '_instance', None):
cls._instance = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)
return cls._instance
class FutureResponseHandler(tornado.web.RequestHandler):
executor = Executor()
@tornado.web.asynchronous
@tornado.gen.coroutine
def get(self, *args, **kwargs):
future = Executor().submit(self.ping, 'www.google.com')
response = yield tornado.gen.with_timeout(datetime.timedelta(10), future,
quiet_exceptions=tornado.gen.TimeoutError)
if response:
print 'response', response.result()
@tornado.concurrent.run_on_executor
def ping(self, url):
os.system("ping -c 1 {}".format(url))
return 'after'
线程池的方式也可以通过使用tornado的yield把函数挂起，实现了协程处理。可以得出耗时任务的result，同时不会block住主线程。
Concurrency Level: 5 Time taken for tests: 0.043 seconds Complete requests: 5 Failed requests: 0 Total transferred: 960 bytes HTML transferred: 0 bytes Requests per second: 116.38 [#/sec] (mean) Time per request: 42.961 [ms] (mean) Time per request: 8.592 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 21.82 [Kbytes/sec] received
qps为116，使用yield协程的方式，仅为非reponse的十分之一左右。看起来性能损失了很多，主要原因这个协程返回结果需要等执行完毕任务。
好比打鱼，前一种方式是撒网，然后就完事，不闻不问，时间当然快，后一种方式则撒网之后，还得收网，等待收网也是一段时间。当然，相比同步的方式还是快了千百倍，毕竟撒网还是比一只只钓比较快。
具体使用何种方式，更多的依赖业务，不需要返回值的往往需要处理callback，回调太多容易晕菜，当然如果需要很多回调嵌套，首先优化的应该是业务或产品逻辑。yield的方式很优雅，写法可以异步逻辑同步写，爽是爽了，当然也会损失一定的性能。
异步多样化
Tornado异步服务的处理大抵如此。现在异步处理的框架和库也很多，借助redis或者celery等，也可以把tonrado中一些业务异步化，放到后台执行。
此外，Tornado还有客户端异步功能。该特性主要是在于 AsyncHTTPClient的使用。此时的应用场景往往是tornado服务内，需要针对另外的IO进行请求和处理。顺便提及，上述的例子中，调用ping其实也算是一种服务内的IO处理。接下来，将会探索一下AsyncHTTPClient的使用，尤其是使用AsyncHTTPClient上传文件与转发请求。
异步客户端
前面了解Tornado的异步任务的常用做法，姑且归结为异步服务。通常在我们的服务内，还需要异步的请求第三方服务。针对HTTP请求，Python的库Requests是最好用的库，没有之一。官网宣称：HTTP for Human。然而，在tornado中直接使用requests将会是一场恶梦。requests的请求会block整个服务进程。
上帝关上门的时候，往往回打开一扇窗。Tornado提供了一个基于框架本身的异步HTTP客户端（当然也有同步的客户端）--- AsyncHTTPClient。
AsyncHTTPClient 基本用法
AsyncHTTPClient是 tornado.httpclinet 提供的一个异步http客户端。使用也比较简单。与服务进程一样，AsyncHTTPClient也可以callback和yield两种使用方式。前者不会返回结果，后者则会返回response。
如果请求第三方服务是同步方式，同样会杀死性能。
class SyncHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self, *args, **kwargs):
url = 'https://api.github.com/'
resp = requests.get(url)
print resp.status_code
self.finish('It works')
使用ab测试大概如下：
Document Path: /sync Document Length: 5 bytes Concurrency Level: 5 Time taken for tests: 10.255 seconds Complete requests: 5 Failed requests: 0 Total transferred: 985 bytes HTML transferred: 25 bytes Requests per second: 0.49 [#/sec] (mean) Time per request: 10255.051 [ms] (mean) Time per request: 2051.010 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 0.09 [Kbytes/sec] received
性能相当慢了，换成AsyncHTTPClient再测：
class AsyncHandler(tornado.web.RequestHandler):
@tornado.web.asynchronous
def get(self, *args, **kwargs):
url = 'https://api.github.com/'
http_client = tornado.httpclient.AsyncHTTPClient()
http_client.fetch(url, self.on_response)
self.finish('It works')
@tornado.gen.coroutine
def on_response(self, response):
print response.code
qps 提高了很多
Document Path: /async Document Length: 5 bytes Concurrency Level: 5 Time taken for tests: 0.162 seconds Complete requests: 5 Failed requests: 0 Total transferred: 985 bytes HTML transferred: 25 bytes Requests per second: 30.92 [#/sec] (mean) Time per request: 161.714 [ms] (mean) Time per request: 32.343 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 5.95 [Kbytes/sec] received
同样，为了获取response的结果，只需要yield函数。
class AsyncResponseHandler(tornado.web.RequestHandler):
@tornado.web.asynchronous
@tornado.gen.coroutine
def get(self, *args, **kwargs):
url = 'https://api.github.com/'
http_client = tornado.httpclient.AsyncHTTPClient()
response = yield tornado.gen.Task(http_client.fetch, url)
print response.code
print response.body
AsyncHTTPClient 转发
使用Tornado经常需要做一些转发服务，需要借助AsyncHTTPClient。既然是转发，就不可能只有get方法，post，put，delete等方法也会有。此时涉及到一些 headers和body，甚至还有https的waring。
下面请看一个post的例子， yield结果，通常，使用yield的时候，handler是需要 tornado.gen.coroutine。
headers = self.request.headers
body = json.dumps({'name': 'rsj217'})
http_client = tornado.httpclient.AsyncHTTPClient()
resp = yield tornado.gen.Task(
self.http_client.fetch,
url,
method="POST",
headers=headers,
body=body,
validate_cert=False)
AsyncHTTPClient 构造请求
如果业务处理并不是在handlers写的，而是在别的地方，当无法直接使用tornado.gen.coroutine的时候，可以构造请求，使用callback的方式。
body = urllib.urlencode(params) req = tornado.httpclient.HTTPRequest( url=url, method='POST', body=body, validate_cert=False) http_client.fetch(req, self.handler_response) def handler_response(self, response): print response.code
用法也比较简单，AsyncHTTPClient中的fetch方法，第一个参数其实是一个HTTPRequest实例对象，因此对于一些和http请求有关的参数，例如method和body，可以使用HTTPRequest先构造一个请求，再扔给fetch方法。通常在转发服务的时候，如果开起了validate_cert，有可能会返回599timeout之类，这是一个warning，官方却认为是合理的。
AsyncHTTPClient 上传图片
AsyncHTTPClient 更高级的用法就是上传图片。例如服务有一个功能就是请求第三方服务的图片OCR服务。需要把用户上传的图片，再转发给第三方服务。
@router.Route('/api/v2/account/upload')
class ApiAccountUploadHandler(helper.BaseHandler):
@tornado.gen.coroutine
@helper.token_require
def post(self, *args, **kwargs):
upload_type = self.get_argument('type', None)
files_body = self.request.files['file']
new_file = 'upload/new_pic.jpg'
new_file_name = 'new_pic.jpg'
# 写入文件
with open(new_file, 'w') as w:
w.write(file_['body'])
logging.info('user {} upload {}'.format(user_id, new_file_name))
# 异步请求 上传图片
with open(new_file, 'rb') as f:
files = [('image', new_file_name, f.read())]
fields = (('api_key', KEY), ('api_secret', SECRET))
content_type, body = encode_multipart_formdata(fields, files)
headers = {"Content-Type": content_type, 'content-length': str(len(body))}
request = tornado.httpclient.HTTPRequest(config.OCR_HOST,
method="POST", headers=headers, body=body, validate_cert=False)
response = yield tornado.httpclient.AsyncHTTPClient().fetch(request)
def encode_multipart_formdata(fields, files):
"""
fields is a sequence of (name, value) elements for regular form fields.
files is a sequence of (name, filename, value) elements for data to be
uploaded as files.
Return (content_type, body) ready for httplib.HTTP instance
"""
boundary = '----------ThIs_Is_tHe_bouNdaRY_$'
crlf = '\r\n'
l = []
for (key, value) in fields:
l.append('--' + boundary)
l.append('Content-Disposition: form-data; name="%s"' % key)
l.append('')
l.append(value)
for (key, filename, value) in files:
filename = filename.encode("utf8")
l.append('--' + boundary)
l.append(
'Content-Disposition: form-data; name="%s"; filename="%s"' % (
key, filename
)
)
l.append('Content-Type: %s' % get_content_type(filename))
l.append('')
l.append(value)
l.append('--' + boundary + '--')
l.append('')
body = crlf.join(l)
content_type = 'multipart/form-data; boundary=%s' % boundary
return content_type, body
def get_content_type(filename):
import mimetypes
return mimetypes.guess_type(filename)[0] or 'application/octet-stream'
对比上述的用法，上传图片仅仅是多了一个图片的编码。将图片的二进制数据按照multipart 方式编码。编码的同时，还需要把传递的相关的字段处理好。相比之下，使用requests 的方式则非常简单：
files = {}
f = open('/Users/ghost/Desktop/id.jpg')
files['image'] = f
data = dict(api_key='KEY', api_secret='SECRET')
resp = requests.post(url, data=data, files=files)
f.close()
print resp.status_Code
总结
通过AsyncHTTPClient的使用方式，可以轻松的实现handler对第三方服务的请求。结合前面关于tornado异步的使用方式。无非还是两个key。是否需要返回结果，来确定使用callback的方式还是yield的方式。当然，如果不同的函数都yield，yield也可以一直传递。这个特性，tornado的中的tornado.auth 里面对oauth的认证。
大致就是这样的用法。
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